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王妍
第31卷，第4期中国传媒大学学报（自然科学版）Vol31，No4
2024年8月JOURNALOFCOMMUNICATIONUNIVERSITYOFCHINA(SCIENCEANDTECHNOLOGY)Aug.,2024
引用格式：王妍，杨妺，王传彪，崔鸣宇.数据驱动下的传播动力学：前沿探索与趋势分析［J］.中国传媒大学学报（自然科学版），2024，31
（04）:01-09+54.
文章编号：1673‑4793（2024）04‑0001‑10
数据驱动下的传播动力学：前沿探索与趋势分析
1,21,21,2*1,2
王妍，杨妺，王传彪，崔鸣宇
（1.中国传媒大学数据科学与智能媒体学院，北京100024；
2.中国传媒大学融合与传播国家重点实验室，北京100024）
摘要：随着互联网和社交媒体的迅猛发展，信息传播和舆情形成机制变得日益复杂。本文系统地回顾了信息传播动力学舆情仿
真领域的研究进展，重点探讨了不同类型的真实数据如何与传播动力学模型结合，机器学习在参数估计和传播规律预测中的应
用，以及传播动力学与大模型的结合在信息传播研究中展现出的广阔前景。本文通过分析大量传播动力学文献，提出了优化模
型复杂性与计算成本、提升数据质量、实时数据处理等方面的建议。
关键词：传播动力学；复杂网络；信息传播；机器学习；大模型
中图分类号：TP391.4文献标识码：A
Communicationdynamicsdrivenbydata:frontierexploration
andtrendanalysis
WANGYan1,2,YANGMo1,2,WANGChuanbiao1,2*,CUIMingyu1,2
(1.SchoolofDataScienceandMediaIntelligence,CommunicationUniversityofChina,Beijing100024,
China;2.StateKeyLaboratoryofMediaConvergenceandCommunication,CommunicationUniver‐
sityofChina,Beijing100024,China)
Abstract:WiththerapiddevelopmentoftheInternetandsocialmedia,themechanismofinformation
disseminationandpublicopinionformationhasbecomeincreasinglycomplex.Thisarticlesystematicallyreviews
theresearchprogressinthefieldofinformationdisseminationdynamicsandpublicopinionsimulation,focusing
onhowdifferenttypesofrealdatacanbecombinedwithcommunicationdynamicsmodels,theapplicationof
machinelearninginparameterestimationandpropagationlawprediction,andthebroadprospectsofcombining
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